Курс за обучение по Въведение в IoT с помощта на Raspberry Pi

Постижените напредък в технологиите и увеличаващото се количество информация променят начина, по който бизнесът се провежда в много индустрии, включително държавата. Темпото на генерирането и цифров архивирането на данни в държавните структури расте поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, умни сензори и устройства, облачни изчислителни решения и порталите за граждани. С увеличаването на цифровата информация, управлението, обработката, съхраняването, сигурността и разпределянето стават по-сложни. Новите инструменти за забележаване, търсене, откриване и анализ помагат на организацията да извлича сведения от неструктурираната й информация. Пазарът на държавата е в точка на преразorks, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив, и държавата трябва да защитава, използва и анализира както структурираните, така и неструктурираните данни, за да посрещне по-ефективно мисиите си. Докато държавните ръководители стремят да създадат организации, подкрепени от данни, те подготвят основата за връзките между събитията, хората, процесите и информацията.

Високостойностните държавни решения ще бъдат създадени чрез комбинирането на най-преразorksите технологии:

• Мобилни устройства и приложения
• Облачни услуги
• Технологии за бизнес в социалните мрежи и бизнес-съобщества
• Big Data и анализ

Big Data е едно от интелигентните решения за индустрията и позволява на държавата да взема по-добри решения, действайки на основата на модели, обявени чрез анализ на големи обеми данни — свързани или неразделно, структурирани или неструктурирани.

Но постигането на тези успехи изисква много повече от просто събиране на гигантски количества данни. „Забележаването на тези обеми Big Data изисква високотехнологично програмно и хардърворе, които могат да анализират и извличат полезна информация от огромни и разнородни потоци данни“, написаха Том Калил и Фен Жао от Белия дом — Офис на науката и технологията в публикация в блога на OSTP.

Белият дом предприе крачка за помощ при откриването на тези технологии, като установи Националния инициативен план за разработка и изследвания в областта Big Data през 2012 г. Инициативата включваше над 200 милиона долара за максимизиране на експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализ.

Изпитваните предизвикателства от Big Data са почти толкова смели, колкото обещанията му са поощрващи. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че държавните агенции трябва да минимизират цената за съхранение на данни по мегабайт и да запазят данните под лесен достъп, така че потребителите могат да ги получават в нужния момент и формат. Резервно копирането на гигантски количества данни увеличава предизвикателството.

Ефективният анализ на данните е друг голям предизвик. Много агенции използват комерсиални инструменти, които им позволяват да премахнат горите от данни, откривайки тенденции, които могат да ги помогнат да работят по-ефективно. (Недавно проведен опит на MeriTalk показа, че федералните ръководители за ИТ мислят, че Big Data може да помага на агенциите да спестят над 500 милиарда долара, като същевременно изпълняват задачи по мисията си.).

Потребността за анализ на данните води и до разработването на специализирани инструменти за Big Data. Например, Групата за компютърни данни и анализа на Националната лаборатория „Ок Ридж“ направила системата си за анализ на данни Piranha налична за други агенции. Системата помогнала на медицините изследователи да открият връзка, която може да предупреди лекарите за аневризми на бедената артерия преди техното появяване. Тя се използва и за повседневни задачи, като преминаването през резюмета за свързване на кандидатите за работни места с управляващите лица.

Insurtech (известен още като цифрово застраховане) се отнася до сближаването на застраховането + новите технологии. В областта на Insurtech „цифровите застрахователи“ прилагат технологични иновации към своите бизнес и оперативни модели, за да намалят разходите, да подобрят изживяването на клиентите и да подобрят гъвкавостта на своите операции.

В това обучение, водено от инструктор, участниците ще придобият разбиране за технологиите, методите и начина на мислене, необходими за осъществяване на дигитална трансформация в техните организации и в индустрията като цяло. Обучението е насочено към мениджъри, които трябва да придобият цялостна представа, да разбият шума и жаргона и да направят първите стъпки в установяването на Insurtech стратегия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Обсъдете Insurtech и всички негови съставни части интелигентно и систематично
• Идентифицирайте и демистифицирайте ролята на всяка ключова технология в Insurtech.
• Начертайте обща стратегия за прилагане на Insurtech в тяхната организация

Публика

• Застрахователи
• Технолози в застрахователната индустрия
• Застрахователни заинтересовани страни
• Консултанти и бизнес анализатори

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и групови занимания по казуси

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към IT специалисти и бизнес лидери средно ниво, които искат да разберат потенциала на IoT и едж компютинг за подобряване на ефективността, обработката в реално време и иновациите в различни отрасли.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT и едж компютинг, както и техната роля в дигиталната трансформация.
• Определят приложенията на IoT и едж компютинг в производството, логистиката и енергетиката.
• Разграничават между архитектурите на едж и облак компютинг, както и сценариите за разпределяне.
• Развиват решения на базата на едж компютинг за прогнозно поддържане и вземане на решения в реално време.

Този курс с инструктор, проведен онлайн или на място, е предназначен за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка и анализ на данни.

Към края на този курс участващите ще могат да:

• Разберат основите на Edge AI и нейното приложение в IoT.
• Настроят и конфигурират среди за Edge AI на IoT устройства.
• Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за IoT приложения.
• Реализират обработка и вземане на решения в реално време в IoT системи.
• Интегрират Edge AI с различните IoT протоколи и платформи.
• Разгледат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри и разработчици, които желаят да използват Edge Computing за децентрализиране на управлението на данни за по-бърза производителност, като използват интелигентни устройства, разположени в изходната мрежа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните понятия и предимства на Edge Computing.
• Идентифицирайте случаите на употреба и примерите, където Edge Computing може да се приложи.
• Проектирайте и изградете Edge Computing решения за по-бърза обработка на данни и намалени оперативни разходи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
• Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
• Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
• Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.

В този инструкторски, онлайн обучение в България, участниците ще научат основните принципи на IoT, докато минават през създаването на IoT сензорна система, базирана на Arduino.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT, включително IoT компоненти и техники за комуникация.
• Научат как да използват Arduino комуникационни модули, които могат да се използват за различни IoT системи.
• Научат как да използват и програмират мобилно приложение за управление на Arduino.
• Използват Wi-Fi модул, за да свързват Arduino с друго устройство.
• Създават и разгръщат своя собствена IoT Сензорна Система.

В отличие от другите технологии, IoT е значително по-комплексна, обхващайки почти всички области на основния инженеринг – механика, електроника, фърмуър, мидлвар, облаки, анализ и мобилни технологии. За всяко от техните инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, регулации и състояние на изкуството. Това е първият разумен курс, предлаган за да обхване всички тези критични аспекти на IoT инженеринга.

Резюме

Предава се продължено обучение, покриващо текущото състояние на изкуството в Интернета на неща (IoT).

Обучението обхваства няколко технологични области, за да развие свест за IoT система и компонентите ѝ, както и за това как може да помага на бизнесите и организации.

Живо демонстрира модели на IoT приложения, за да покаже практически реализации в различни индустриални области, като промишлен IoT, умни градове, розница, пътни и транспортни услуги и примери със свързани устройства и неща.

Целева аудитория

Мениджмън, отговорен за бизнес и операционни процеси в своите организации, които желаят да разберат как да използват IoT за подобряване на системите и процесите си.

Предприниматели и инвеститори, които търсят да създадат нови предприемания и желаят да разберат по-добре технологичния пейзаж на IoT, за да видят как могат ефективно да го използват.

Прогнозите за стойността на пазара на Интернета на неща (IoT) са огромни, тъй като по дефиниция IoT представлява интегриран и дифузиран слой от устройства, сензori и изчислителна мощ, който охвата целия потребителски, бизнес-бизнесов и правителствен индустриални сектор. Интернетът на неща ще отговаря за все по-значително количество връзки: 1,9 милиарда устройства днешно и 9 милиарда до 2018 г. В този година те ще бъдат приблизително равни на броя на смартфоните, умните телевизори, планшети, носими компютри и ПК, взети заедно.

В потребителския сектор много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително кулинарни и домашни апарати, паркинги, RFID, осветление и отопление продукти, както и няколко приложения в промишления интернет.

Впрочем основните технологии на IoT не са нищо ново, тъй като комуникацията М2М (Machine-to-Machine) е съществувала от началото на Интернета. Това, което промени през последните няколко години, е изникването на множество недороги безжични технологии, допълнено с широко приложение на смартфони и планшети в всяка домакиня. Експлозивният растеж на мобилните устройства води до настоящата търсеност на IoT.

Благодарение на безкрайните възможности в бизнеса на IoT, голям брой малки и средни предприниматели се заличиха при златния руш на IoT. Освен това благодарение на изникването на отворен код електроника и IoT платформи, разходите за развитие на IoT система и управление на значително производство стават все по-доступни. Съществуващи собственици на електронни продукти се изправят пред натиск да интегрират устройствата си с Интернет или мобилни приложения.

Това обучение е предназначено за технологичен и бизнес преглед на нова индустрия, така че энтусиастите/предприниматели в IoT могат да разберат основните концепции на IoT технологии и бизнес.

Цел на курса

Основната цел на курса е да представи изскъсаните технологични опции, платформи и кейси на реализации на IoT в домашно и градско автоматизиране (умни дома и градове), промишлен интернет, здравеопазване, правителство, мобилна сотова комуникация и други области.

Основен преглед на всички елементи на IoT – механика, електроника/сензорни платформи, безжични и проводни протоколи, интеграция между мобилните и електронните устройства, интеграция между мобилните и предприятията, анализ на данни и обща контролна плоскост.

М2М безжични протоколи за IoT – WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : Кога и къде да се използва всяко от тях?

Мобилни/десктопни/веб приложения – за регистрация, набавяне на данни и контрол – Доступни М2М платформи за набавяне на данни за IoT – Xively, Omega и NovoTech, и др.

Въпроси на сигурност и решения за сигурност в IoT

Отворен код/комерсиални електронни платформи за IoT – Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и др.

Отворен код/комерсиални облачни платформи за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT cloud, както и други малки облаци IoT

Изучаване на бизнеса и технологията на някои общи IoT устройства като домашно автоматизиране, дименосни тревоги, автомобили, военна техника, домашна здравеопазване и др.

За разлика от другите технологии, IoT е по-съставна и охваща почти всяка област на основното инженерство - механика, електроника, фирмвара, междинен софтуер, облак, анализи и мобилни устройства. За всеки от неговите инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, регулации и развиващото се най-ново състояние. Това е за първи път, че се предлага умерен курс, който да обхване всички тези критични аспекти на инженерията IoT.

За производствените специалисти, най-kritичен аспект е да разберат напредъка в областта на промишлената интернет на нещата, който включва предиктивно и профилактическо обслеждане, мониторинг на състоянието на машините, оптимизация на производството, енергийна оптимизация, оптимизация на логистиката и устойчивостта на производствените системи и др.

Резюме

• Напредно обучаващ програма, обхващаща текущото състояние на интернета на нещата в умни фабрики.
• Охватва множество технологични области, за да развие осведоменост за системата IoT и нейните компоненти и как тя може да помогне на менажерски професионалисти в производството.
• Жив демонстрация на модели на приложения IIoT за умни фабрики

Целева аудитория

• Менажери, отговорни за бизнес и оперативните процеси в своите съответни производствени организации и желаещи да разберат как да използват IoT, за да направят системите и процесите им по-ефективни.

Продължителност 3 Дена (8 часа / ден)

Оценките за стойността на пазара на Интернета на нещата или IoT са огромни, тъй като по дефиниция IoT е интегриран и разпространен слой от устройства, сензori и изчислителна мощност, който обхваща целия потребителски, бизнес-до-бизнес и пазар на правителството. Интернетът на нещата ще представлява все по-голям брой свръзки: 1.9 милиарда устройства днес и 9 милиарда до 2018 г. Тогава той ще е приблизително равен на числото на смартфони, умни телевизори, таблети, носими компютри и ПК, взето заедно.

В потребителския сектор много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително куухенските и домашни апарати, паркинги, RFID, светлинна и топлоснабдеваща техника, както и редица приложения от промишлената интернет.

Основните технологии на IoT обаче не са нищо ново, тъй като комуникацията M2M съществувала от самото начало на Интернет. Обаче това, което се променило през последните няколко години, е възникването на рядко държаващи се технологии за беспроводна комуникация, прибавено към подавляващата адаптация на смартфони и таблети във всеки дом. Експлозивният растеж на мобилните устройства доведе до настоящия спрос за IoT.

Промишлената IoT, или IIoT за производството, е широко в употреба от 2014 г. и оттогава се появиха много иновации в областта на IIoT. Този курс ще представи всички важни аспекти на иновациите в областта на промишлената IoT.

Обучението е предназначено за техноложен и бизнес обзор на развиващата се индустрия, така че IoT энтuzиaсти / предприниматели да могат да разберат основите на технологията IoT и бизнеса.

Цел на курса

Основната цел на курса е да представи новоизобретените технически опции, платформи и случаи за приложение на IoT в умни фабрики за производствените сектори.

1. Изучаване на бизнес и технологията на някои обичайни платформи IIoT, като Siemens MindSphere и Azure IoT.
2. Отворени или комерсиални облачни платформи за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT облак, както и други по-малки IoT обlacи
3. Отворени или комерсиални електронни платформи за IoT - Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и др.
4. Проблеми със сигурността и решения за сигурност на IIoT
5. Приложения за мобилни, десктоп или уеб - регистрация, придобиване на данни и контрол –
6. Беспроводни протоколи M2M за IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : Кога и къде да се използва какво?
7. Основно въведение в всички елементи на IoT - механика, електроника / сензорна платформа, беспроводни и проводни протоколи, интеграция мобилно до електроника, интеграция мобилно до предприятие, анализ на данни и общ контролен план

Internet of Things (IoT) е мрежова инфраструктура, която свързва безжично физически обекти и софтуерни приложения, позволявайки им да комуникират помежду си и да обменят данни чрез мрежови комуникации, облачни изчисления и събиране на данни. Python е език за програмиране на високо ниво, препоръчан за IoT поради ясния си синтаксис и голяма поддръжка от общността.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да програмират IoT решения с Python.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на IoT архитектурата
• Научете основите на използването на Raspberry Pi
• Инсталирайте и конфигурирайте Python на Raspberry Pi
• Научете предимствата от използването на Python в програмирането на IoT системи
• Изграждане, тестване, внедряване и отстраняване на неизправности в IoT система с помощта на Python и Raspberry Pi

Публика

• Разработчици
• Инженери

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Машина към машина (M2M) се отнася до директна автоматизирана комуникация между свързани в мрежа механични или електронни устройства.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат за различните аспекти на NB-IoT (известен също като LTE Cat NB1), докато разработват и внедряват примерно NB-IoT базирано приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Идентифицирайте различните компоненти на NB-IoT и как да се съчетаят, за да образуват екосистема.
• Разберете и обяснете функциите за сигурност, вградени в NB-IoT устройства.
• Разработете просто приложение за проследяване на NB-IoT устройства.

Raspberry Pi е много малък, едно-бордов компютър.

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да настройват и програмират Raspberry Pi, за да служи като интерактивна и мощна вградена система.

До края на този курс, участниците ще могат да:

• Настроят IDE (интегрирана среда за разработка) за максимална продуктивност при разработката
• Програмират Raspberry Pi, за да управляват устройства като сензори за движение, аларми, уеб сървъри и принтери.
• Разберат архитектурата на Raspberry Pi, включително входовете и конекторите за добавки.
• Разберат различните възможности за езици на програмиране и операционни системи
• Тестват, отстраняват грешки и разгръщат Raspberry Pi, за да решават реални проблеми.

Целева група

• Разработчици
• Техници на апаратура/софтуер
• Технически специалисти във всички индустрии
• Хобисти

Формат на курса

• Част лекции, част обсъждане, упражнения и много практика с ръце

Бележка

• Raspberry Pi поддържа различни операционни системи и езици за програмиране. Този курс ще използва Raspbian, базиран на Linux, като операционна система и Python като език за програмиране. За изискване на специфична настройка, моля свържете се с нас, за да уредим.
• Участниците са отговорни за закупуването на хардуера на Raspberry Pi и компонентите.

Това водено от инструктор обучение на живо въвежда софтуера, хардуера и процеса стъпка по стъпка, необходими за изграждане на система за лицево разпознаване от нулата. Разпознаването на лица е известно още като Face Recognition.

Хардуерът, използван в тази лаборатория, включва Rasberry Pi, модул на камерата, серво (по избор) и т.н. Участниците са отговорни за закупуването на тези компоненти сами. Използваният софтуер включва OpenCV, Linux, Python и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте Linux, OpenCV и други софтуерни помощни програми и библиотеки на Rasberry Pi.
• Конфигурирайте OpenCV за заснемане и откриване на изображения на лицето.
• Разберете различните опции за опаковане на система Rasberry Pi за използване в реални среди.
• Адаптирайте системата за различни случаи на употреба, включително наблюдение, проверка на самоличността и др.

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• Други хардуерни и софтуерни опции включват: Arduino, OpenFace, Windows и др. Ако желаете да използвате някое от тях, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

ThingsBoard е IoT платформа с отворен код, която предлага управление на устройства, събиране на данни, обработка и визуализация за вашето IoT решение.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират ThingsBoard в своите IoT решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте ThingsBoard
• Разберете основите на ThingsBoard характеристиките и архитектурата
• Създавайте IoT приложения с ThingsBoard
• Интегрирайте ThingsBoard с Kafka за маршрутизиране на данни от телеметрични устройства
• Интегрирайте ThingsBoard с Apache Spark за агрегиране на данни от множество устройства

Публика

• Софтуерни инженери
• Хардуерни инженери
• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.